计量经济学多元线性回归模型.docx
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计量经济学多元线性回归模型
多元线性回归模型
一．概述
当今农村农民人均纯收入与多个因素存在着紧密的联系，例如人均工资收入，人均农林牧渔产值人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入等。
本次将以安徽1995－2009年农村居民纯收入与人均工资收入，人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入等因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调农村居民生活的重要性，从而促进全国经济的发展。
二、模型构建过程
变量的定义
被解释变量：
农民人均纯收入y
解释变量：
人均工资收入x1,人均农林牧渔产值x2
人均生产费用支出x3人均转移性和财产性收入x4。
建立计量经济模型：
解释农民人均纯收入与人均工资收入，人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入的关系
模型的数学形式
设定农民人均纯收入与五个解释变量相关关系模型，样本回归模型为：
=
+
+
+
+
+
数据的收集
该模型的构建过程中共有四个变量,分别是中国从1995－2009年人均工资收入，人均农林牧渔产值人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入，因此为时间序列数据，最后一个即2009年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示：
用OLS法估计模型
回归结果,散点图分别如下:
=33.632+0.659
+0.59
-0.274
+0.152
d.f.=10,R
=0.997116,
Se=（186.261）（0.1815（0.1245）（0.2037）（0.5699）
t=（0.1805）（3.632）（4.741）（-1.347）（2.674）
三、模型的检验及结果的解释、评价
拟合优度检验及统计检验
R
＝0.997，可以看到模型的拟合优度非常高，说明农民人均纯收入与上述四个解释变量之间总体线性关系显著。
●模型总体性检验（F检验）：
给定显著水平
＝0.05，查自由度为（4,10）的F分布表，得F（4,10）=3.48,可见该模型的F值远大于临界值，因此该回归方程很明显是显著的。
但由于X3系数不显著且符号为负，与经济意义不符，因此我们认为解释变量之间存在多重共线性。
●变量的显著性检验（t检验）：
给定显著水平
＝0.05，查自由度为10的t分布表，得t
10＝1.812，大于该临界值的的显著变量为x1,x2,x4；x3解释变量未通过检验，说明x3与被解释变量之间不存在显著的线性相关关系。
多重共线性的检验
相关系数检验法
上图是Eviews输出所有变量的相关系数矩阵，可发现Y与所有解释变量都是正相关的关系，所以进一步确定了上面的回归存在共线性问题。
另外，我们发现X1和X2的相关系数很高，两变量很可能存在共线性。
多个解释变量的相关性检验
由上面的分析可知，X1和X2有很高的相关性，那么我们这里就用X1做被解释变量，X2和X3做解释变量，可得回归模型如下：
=-757.251+0.477
+0.2454
t=（-4.373）（3.662）（0.744）
R
＝0.9675，
=0.9621，F=178.78，DW＝1.19。
可以看到，回归模型的拟合优度非常高，F值也远大于临界值。
如果将显著水平扩大到
＝10%的话，X2系数显著，X3系数不显著。
因此x1,x2存在共线性。
四、模型的建立
这里我们用逐步回归法得到农民人均纯收入模型。
分别用四个解释变量对Y进行回归，回归结果分别如下：
可以看出，Y与
拟合优度R
最大，因此将这个方程作为基本方程，然后往里加入其他变量。
引入第二个变量
引入变量
后，t值3.17<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。
引入变量
后，t值-0.22444<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。
引入变量
后，t值2.715<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。
综上所述，本次模型只引入变量
，其最终输出结果如下：
模型的最终结果为
＝-745.76+1.069
（-7.644）（34.22）
R
＝0.989，
＝0.988，F=1171.031,DW=1.4611
一、异方差检验（怀特检验）
n*R
=1.935<
（2）=5.991,不存在异方差。
六、自相关检验及修正
LM＝n*R
=0.021<
（1）=3.841,模型不存在一阶自相关。
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